electricsheepasia/asia-ilo-cld-tpop-sex-age-nb-child-population-by-sex-and-age-thousands

该数据集包含亚洲33个国家从1996年至2025年关于儿童人口的687个观测数据，核心指标为按性别和年龄划分的儿童人口（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过Electric Sheep Asia重新打包，以提供统一的机器学习就绪格式。数据集涵盖国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、年龄分类、观测年份、观测值等字段，适用于表格分类、回归和时间序列预测任务。This dataset contains 687 observational records on child population from 33 countries across Asia, covering the period from 1996 to 2025. Its core indicator is child population (in thousands) disaggregated by gender and age group. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), and repackaged by Electric Sheep Asia to provide a unified machine learning-ready format. The dataset includes fields such as country code, country name, data source, indicator code, gender category, age category, observation year, and observed value, and is suitable for tasks including tabular classification, regression, and time series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源于国际劳工组织（ILO）旗下ILOSTAT统计数据库，通过其REST API直接获取原始指标CLD_TPOP_SEX_AGE_NB，再经由Electric Sheep Asia团队进行地域筛选与重封装。数据过滤至33个亚洲国家的ISO3国家代码，并利用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对微观调查数据进行统一协调。最终整理为包含687条观测值、时间跨度覆盖1996年至2025年的结构化表格，以Parquet格式发布，确保机器学习就绪。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库一键加载数据集，执行load_dataset()命令即可获得完整的DataFrame对象。支持按国家代码过滤以聚焦特定区域，也可针对单一指标进行时间序列分析。推荐将数据透视转换为国家×年份的矩阵形式，便于进行跨国家比较与面板数据建模。对于缺失值或数据断点，可参考obs_status与note_indicator列中的标记信息进行适当处理，确保分析的严谨性。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年通过其ILOSTAT统计数据库发布，经Electric Sheep Asia重新整理后呈现。核心研究问题聚焦于亚洲地区按性别和年龄划分的童工人口数量，涵盖33个亚洲国家、687条观测记录，时间跨度从1996年至2025年。童工问题作为全球劳工权益保障的关键议题，直接关联可持续发展目标中关于消除强迫劳动和童工现象的第八项具体目标。该数据集通过标准化指标CLD_TPOP_SEX_AGE_NB，为政策制定者和研究人员提供了量化分析亚洲童工人口结构的基础工具，在推动区域性劳动统计协调、监测童工治理成效方面具有重要影响力。

当前挑战

该数据集面临的挑战包括：其一，童工数据的采集依赖各国劳动力调查、家计调查等多源异构渠道，不同国家的调查方法、统计口径和数据质量参差不齐，ILO虽采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调，但“最优来源”的选择机制可能引入系统性偏差。其二，数据稀疏性问题显著，部分国家如阿富汗、老挝仅提供24条观测值，时间序列的不连续性导致难以进行稳健的长期趋势分析。其三，性别分类（总、男、女）与年龄组（5-17岁）的细分维度虽有助于揭示内部差异，但观测值中的断点标志（如“Break in series”）表明方法论修订可能削弱跨时期可比性。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了1996年至2025年间亚洲33个国家的童工人口数据，按性别与年龄分层统计，共计687条观测记录。其经典用途在于为跨国家、跨时段的童工规模变迁提供标准化的量化基础，研究者可借此构建面板数据模型，剖析经济发展、教育普及与劳动政策对童工现象的调节效应。时间跨度长达近三十载，覆盖了从南亚到中东的多元社会生态，使其成为追踪地区童工趋势演变、识别高风险群体与区域的不二之选。

解决学术问题

学术研究中，该数据集直击童工问题长期面临的宏观数据碎片化与可比性缺失之困。它系统性地解决了三大核心难题：其一，统一了不同来源调查的口径差异，依据国际劳工统计学家会议定义进行标准化处理，确保跨国比较可靠；其二，提供了精细的性别与年龄分层，使学者得以检验童工现象的性别失衡假说与年龄分布规律；其三，长时间序列支持因果推断研究，例如探究最低就业年龄法规、义务教育政策实施后童工规模的动态响应。该数据集为劳动经济学、发展经济学与公共政策领域的实证研究注入了坚实的数据基石。

实际应用

实际应用层面，该数据集是国际组织与各国政府制定并评估童工干预策略的重要参考。政策制定者可依据数据中揭示的国别差异与时间波动，精准锁定童工问题严峻的区域与年龄层，进而优化资源调配。非政府组织能借助性别分层指标设计针对性的保护项目，如为女童提供教育援助或为低龄儿童建立社区监测网络。社会影响力评估机构亦可将其作为基线数据，衡量反童工运动在不同文化语境中的长期成效，推动形成基于证据的决策循环。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于亚洲地区儿童人口按性别与年龄分布的统计指标（单位：千人），基于国际劳工组织ILOSTAT官方数据重构，覆盖1996至2025年间33个亚洲国家的687条观测记录。在童工研究与可持续发展目标（SDG）监测的前沿探索中，该数据集为分析儿童人口结构演变、识别高危人群及评估反童工政策效果提供了标准化、可复现的时序基础。结合近年来亚洲各国加大童工治理力度的热点事件，研究者可借助该数据集开展跨区域比较、趋势预测以及政策干预的因果推断，推动劳动力市场与社会保护的实证研究走向精细化和数据驱动。